基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

临界等温线的推算──几个立方型状态方程的比较

对ＰＴ方程等几个立方型状态方程描述氩的临界等温线的能力作比较研究。在临界压力以下区域．ＰＴ方程、ＨＳ－ＳＲＫ方程和ＳＲＫ方程推算精度较好，ＡＡＤ＜０．４％。在临界压力以上区域，所讨论的五个方程都不能提供具有合理精度的描述。     

A new model for the life prediction of GH4133 under TMF conditions

Thermal mechanical cyclic strain tests were carried out under in-phase and out-of-phase conditions on a Nickel-base Superalloy GH4133 in the temperature range of 571-823℃. Based on analyzing the present models of TMF (thermal mechanical fatigue) life prediction, a new model for predicting nickel-base superalloy TMF lifetime was proposed.TMF life of superalloy GH4133 was calculated accurately based on the new model. Experimental TMF life has been compared with the calculatedresults and all results fall in the scatter band of 1.5. The calculating results show that the new model is not only simple, but also precise. This model will play great roles in life prediction of the metal materials and the engineering components subjected to non-isothermal service conditions.     

地震参数综合处理方法在储层横向预测中的应用

建立了一套计算机上可实现的地震参数综合研究的算法和程序,将地震参数综合处理方法变为计算机处理过程,再将地球物理数据转换为地质解释语言.从现有的模式识别或统计分析方法中,选用了输出能量最大准则滤波的综合参数法和标准样本学习的判别分析法进行储层岩性预测.尽管综合参数或判别函数本身已失去了各个参数原有的明确的物理意义,但它却代表了多参数共同性的变化,较可靠地反映出产生这些变化的地质因素.     

平方损失下区间有界的位置参数函数极小极大估计

给出了位置参数θ区间有界时，函数ｈ（θ的极小极大估计存在的一个充分条件，并据此对一些分布的参数估计进行了讨论。     

《左传》人物祸福预言类型考论

将<左传>中所记载的人物祸福预言,作出分类与考论,将其分为形貌,言语行为、梦境、卜筮、灾异、天象、歌谣(谶语)六类,并通过此类预言对其所具有的社会思想价值作出分析与评论.     

Time‐simultaneous prediction band for a time series

I propose principles and methods for the construction of a time‐simultaneous prediction band for a univariate time series. The methods are entirely based on a learning sample of time trajectories, and make no parametric assumption about its distribution. Hence, the methods are general and widely applicable. The expected coverage probability of a band can be estimated by a bootstrap procedure. The estimate is likely to be less than the nominal level. Expected lack of coverage can be compensated for by increasing the coverage in the learning sample. Applications to simulated and empirical data illustrate the methods. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

煤与瓦斯突出预报的模糊聚类关联分析法

首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类，建立不同突出程度的模糊模式。然后用关联分析确定待预报样本与模式的关联程度，以此预测预报样本的煤与瓦斯突出危险程度。这种预报方法相对于模糊聚类分类后，将模式与待预报样本组成新的样本集合，再进行聚类分析，以此分类结果进行预报法。不仅可靠程度高，而且能定量描述待报样本与模式的亲和程度。     

用于分布式识别的语音参数的提取和性能分析

主要研究用于分布式语音识别(DSR)的语音参数的提取方法以及参数性能分析。以前所用到的语音参数大部分是LPC倒谱参数,但其抗噪声性能较差。文中主要讨论了MEL倒谱参数,并在移动通信环境下,比较了两者的性能。     

基于BP神经网络的增益量化中的阶距自适应

本文分析了G.728语音编码算法增益固定量化的缺陷,设计了精确表示增益的自适应量化方案。采用BP神经网络对增益的量化步长进行非线性自适应量化,并提出一种新的用于训练BP神经网络的数据的获取方法。